package com.atguigu.gulimall.product.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.atguigu.common.utils.PageUtils;
import com.atguigu.common.utils.Query;
import com.atguigu.gulimall.product.dao.CategoryDao;
import com.atguigu.gulimall.product.entity.CategoryEntity;
import com.atguigu.gulimall.product.service.CategoryBrandRelationService;
import com.atguigu.gulimall.product.service.CategoryService;
import com.atguigu.gulimall.product.vo.Catelog2Vo;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;


@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {

    @Autowired
    CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;

    @Autowired
    StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Autowired
    RedissonClient redissonClient;

    @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        IPage<CategoryEntity> page = this.page(
                new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
                new QueryWrapper<CategoryEntity>()
        );

        return new PageUtils(page);
    }

    @Override
    public List<CategoryEntity> listWithTree() {

        List<CategoryEntity> entities = baseMapper.selectList(null);

        List<CategoryEntity> listLevel0 = entities.stream()
                .filter(x -> x.getParentCid() == 0)
                .map((menu) -> {
                    menu.setChildren(
                            getChildrens(menu, entities));
                    return menu;
                })
                .sorted((x1, x2) -> {
                    return (x1.getSort() == null ? 0 : x1.getSort()) - (x2.getSort() == null ? 0 : x2.getSort());
                })
                .collect(Collectors.toList());

        return listLevel0;
    }

    @Override
    public void removeMenuByIds(List<Long> asList) {
        //TODO  1、检查当前删除的菜单，是否被别的地方引用

        //逻辑删除
        baseMapper.deleteBatchIds(asList);
    }

    @Override
    public Long[] findCatelogPath(Long catelogId) {
        List<Long> paths = new ArrayList<>();
        List<Long> parentPath = findParentPath(catelogId, paths);
        Collections.reverse(parentPath);
        return parentPath.toArray(new Long[parentPath.size()]);
    }

    /**
     * 级联更新所有关联的数据
     * @CacheEvict 失效模式
     * 1、同时进行多种缓存模式 @Caching
     * 2、指定删除某个分区下的所有数据 @CacheEvict(value = "category",allEntries= true)
     * 3、存储同一类型的数据，都可以指定成同一个分区
     * @param category
     */
    @CacheEvict(value = "category",allEntries= true)
    @Transactional
    @Override
    public void updateCascade(CategoryEntity category) {
        // 更新其他表中的三级分类名字
        this.updateById(category);
        categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
    }

    /**
     *
     * 1、每一个需要缓存的数据我们都来指定要放到那个名字的缓存【缓存的分区（按照业务类型分）】
     * 2、Cacheable 代表当前方法的结果需要结果缓存，如果缓存中有，方法不调用，如果缓存中没有，会调用方法
     * 3、默认行为
     *      1）如果缓存中有，方法不调用
     *      2）key默认自动生成；胡纳村的名字::SIMPLEKEY[] （自主生成的key值）
     *      3）缓存的value值默认使用jdk序列化机制，将序列化的数据放到redis中
     *      4）默认ttl时间 -1
     *
     *  自定义：
     *      1）指定生成的缓存使用的key：key属性指定，接受一个SpEL
     *      2）指定缓存的数据的存活时间：配置文件中修改ttl
     *      3）将数据保存为json格式
     *          CacheAutoConfiguration -- RedisCacheConfiguration -- 自动配置了RedisCacheManager -- 初始化所有的缓存--每个缓存决定使用什么配置
     *          -- 如果RedisCacheConfiguration有就用自己的，没有就用默认的配置
     *          -- 想更改缓存的配置，只需要给容器中放一个RedisCacheConfiguration即可
     *          -- 就会应用到当前 RedisCacheManager 管理的所有的缓存分区
     *
     * 4、不足
     *  1）读模式
     *      缓存穿透：查询一个null数据。解决 缓存空数据 spring.cache.redis.cache-null-values=true
     *      缓存击穿：大量并发进来访问查询一个正好过期数据 解决：加锁 sync=true
     *      缓存雪崩：大量key同时过期。一般情况不需要考虑，每个缓存加上过期时间就好 spring.cache.redis.time-to-live=3600000
     *  2）写模式（缓存与数据库一致）
     *      1。读写加锁
     *      2。引入canal，感知数据库的更新去更新缓存
     *      3。读多写多，直接去数据库查询
     *  原理
     *      RedisCacheManager--RedisCache（源码）--Cache负责缓存的读写
     *      源码：AbstractValueAdaptingCache(get()--lookup(key))
     *  总结
     *      常规数据（读多写少，及时性，一致性要求不高的数据）；完全可以用 spring-cache
     *      特殊数据 特殊设计 canal 读写锁
     *
     * @return
     */
    @Cacheable(value = {"category"},key = "#root.method.name", sync=true)
    @Override
    public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
        System.out.println("查询数据库。。。。");
        List<CategoryEntity> parent_cid = this.baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
        return parent_cid;
    }

    @Cacheable(value = {"category"},key = "#root.methodName")
    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() {
        // 1 查出所有的 1级分类
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getLevel1Categorys();
        List<CategoryEntity> categoryLists = this.baseMapper.selectList(null);
        // 2 封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> collect = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), (v) -> {
                    // 每一个一级分类 查到这个一级分类的二级分类
                    List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(categoryLists, v.getCatId());

                    List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
                    if (categoryEntities != null) {

                        catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                            Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(l2.getParentCid().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());

                            // 查找当前二级分类下的三级分类数据封装成vo
                            List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(categoryLists, l2.getCatId());
                            if (level3Catelog != null) {
                                List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> collect3 = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                                    Catelog2Vo.Catelog3Vo cc = new Catelog2Vo.Catelog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                                    return cc;
                                }).collect(Collectors.toList());
                                catelog2Vo.setCatalog3List(collect3);
                            }
                            return catelog2Vo;

                        }).collect(Collectors.toList());
                    }
                    return catelog2Vos;
                }
        ));

           return collect;

    }


    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson2() {

        /**
         * 1、空结果缓存，缓存穿透
         * 2、设置过期时间+随机值，缓存雪崩
         * 3、加锁，解决缓存击穿问题
         */

        // todo 产生堆外内存溢出原因 ：
        // 1）springboot2.0 默认使用 lettuce 操作客户端，其内部使用netty进行网络通信
        // 2）lettuce的bug导致堆外内存溢出，netty如果没有指定堆外内存，默认使用-Xmx100m
        // 可以通过 -Dop.netty.maxDirectMemory 进行设置
        // 解决方案 不能只调大堆外内存
        // 1 升级 lettuce 客户端  2 切换使用jedis


        // 加入缓存逻辑
        String catalogJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("catalogJson");
        if (StringUtils.isEmpty(catalogJson)) {
            // 缓存中没有，查找数据库
            System.out.println("----缓存没命中，查询数据库----");
            Map<String, List<Catelog2Vo>> catalogJsonDB = getCatalogJsonFromDBWithRedisLock();

            return catalogJsonDB;
        } else {
            System.out.println("----缓存命中，直接返回----");
            // 缓存中有数据，转换成响应的格式返回
            return JSON.parseObject(catalogJson, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
            });
        }
    }


    // Redisson
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDBWithRedissionLock() {
        // 1、 抢占分布式锁


        Map<String, List<Catelog2Vo>> catalogJsonDB = null;

        System.out.println("----获取分布式锁成功----");
        try {
            catalogJsonDB = getCatalogJsonDB();
        }finally {
        }

        return catalogJsonDB;
    }


    // 去redis中查询数据，
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDBWithRedisLock() {
        // 1、 抢占分布式锁
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 300, TimeUnit.SECONDS);
        Map<String, List<Catelog2Vo>> catalogJsonDB = null;

        if (lock){
            System.out.println("----获取分布式锁成功----");
            // 加锁成功----执行业务
            // 设置过期时间和加锁，这两个操作必须是同步的，原子性
            // this.redisTemplate.expire("lock", 30, TimeUnit.SECONDS); 如果设置时间时候宕机了，就没办法释放锁，产生死锁
            // 所以用这个  stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent
            try {
                catalogJsonDB = getCatalogJsonDB();

            }finally {
                // 获取完数据删除锁  2、获取值对比+对比成功删除=原子操作    lua脚本解锁
                String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
                Long lock1 = stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class), Arrays.asList("lock"), uuid);
            }

        }else {
            System.out.println("----获取分布式锁失败，等待重试----");
            try {
                Thread.sleep(200);
            } catch (Exception e) {}
            // 加锁失败，通过自旋的方式进行重试
            return this.getCatalogJsonFromDBWithRedisLock();


        }
        return catalogJsonDB;
    }


    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonDB() {

        // 查数据库之前查询缓存
        String catalogJSON = this.stringRedisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (!StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {});
            return result;
        }
        System.out.println("----查询了数据库----");


        // 1 查出所有的 1级分类
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getLevel1Categorys();

        List<CategoryEntity> categoryLists = this.baseMapper.selectList(null);


        // 2 封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> collect = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), (v) -> {
                    // 每一个一级分类 查到这个一级分类的二级分类
                    List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(categoryLists, v.getCatId());

                    List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
                    if (categoryEntities != null) {

                        catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                            Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(l2.getParentCid().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());

                            // 查找当前二级分类下的三级分类数据封装成vo
                            List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(categoryLists, l2.getCatId());
                            if (level3Catelog != null) {
                                List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> collect3 = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                                    Catelog2Vo.Catelog3Vo cc = new Catelog2Vo.Catelog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                                    return cc;
                                }).collect(Collectors.toList());
                                catelog2Vo.setCatalog3List(collect3);
                            }
                            return catelog2Vo;

                        }).collect(Collectors.toList());
                    }
                    return catelog2Vos;
                }
        ));

        // 数据库查询之后添加到缓存中
        String s = JSON.toJSONString(collect);
        // 添加到缓存 返回
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("catalogJson", s, 1, TimeUnit.DAYS);
        return collect;
    }

    // 方法抽取
    private List<CategoryEntity> getParent_cid(List<CategoryEntity> lists, Long cid) {
        return lists.stream().filter(item -> item.getParentCid().equals(cid)).collect(Collectors.toList());
    }

    private List<Long> findParentPath(Long catelogId, List<Long> paths) {
        paths.add(catelogId);
        CategoryEntity byId = this.getById(catelogId);
        if (byId.getParentCid() != 0) {
            findParentPath(byId.getParentCid(), paths);
        }
        return paths;
    }

    /**
     * 递归获取 chilren
     *
     * @param ca
     * @param all
     * @return
     */
    public List<CategoryEntity> getChildrens(CategoryEntity ca, List<CategoryEntity> all) {

        List<CategoryEntity> lists = all.stream().filter(x -> {
            return x.getParentCid().equals(ca.getCatId());
        }).map((menu) -> {
            menu.setChildren(
                    getChildrens(menu, all));
            return menu;
        })
                .sorted((x1, x2) -> {
                    return (x1.getSort() == null ? 0 : x1.getSort()) - (x2.getSort() == null ? 0 : x2.getSort());
                })
                .collect(Collectors.toList());


        return lists;
    }

}